Nous sommes en février 1898 et la première police d'assurance auto vient d'être vendue au Dr Truman Martin de Buffalo, dans l'Etat de New York, par la Travelers Insurance Company. Ce qui me saute aux yeux, en tant que grand amateur de données, c'est que le premier brevet d'odomètre pour une voiture fut déposé en 1903 et qu'il a fallu attendre les années 1920 pour que cet instrument de mesure se normalise sur la plupart des véhicules. Aux prémices des polices d'assurance auto, le secteur ne disposait pas d'un accès aussi simple aux données.
Toutefois, de nos jours, c'est l'un des secteurs qui y a le plus recours. Si, auparavant, les compagnies d'assurance n'avaient aucunement accès à des données telles que le kilométrage du véhicule, certaines d'entre elles vous proposent désormais d'installer des appareils ou des logiciels qui leur fournissent les données relatives à votre conduite en temps réel.
Le graphique ci-dessous illustre l'augmentation du nombre d'articles Google Scholar publiés sur le thème de l'analyse prédictive dans le secteur de l'assurance au fil des ans, afin de visualiser la vitesse à laquelle les choses évoluent dans ce secteur.
Hélas, le nouveau monde de l'analyse des données peut très vite vous submerger… Demandez aux personnes qui ont l'habitude de manipuler des données. À propos de la réussite de la mise en œuvre d'un nouveau modèle d'analyse prédictive, l'assureur Lemonade déclare : "L'adoption et l'adaptation de ces outils et techniques auraient été impossibles pour une entreprise de l'époque. Pour y parvenir et les intégrer au mieux, il aurait fallu que l'entreprise les ait conçus comme un principe de base¹."
Fort heureusement, à mesure que la gestion des données et l'analyse prédictive acquièrent de l'importance, nul besoin de recourir aux modèles de Lemonade pour tirer parti de l'évolution du secteur.
L'ANALYSE PRÉDICTIVE DANS LE MONDE RÉEL
Vous trouverez ci-dessous quelques exemples pertinents de cas d'utilisation de l'analyse prédictive dans le secteur des assurances. 
Exemple 1
Grâce aux analyses avancées et aux données de tiers, l'établissement d'un devis et d'une police ne prend que quelques minutes, plutôt que quelques jours².
Exemple 2
La prévision du taux de perte de clientèle, afin de prendre les bonnes mesures pour fidéliser les clients³.
Exemple 3
La prévision du risque en matière d'assurance-vie et la prise en compte rapide de plusieurs modèles pour obtenir les meilleurs résultats4.
SOLUTIONS D'ANALYSE PRÉDICTIVE DE MINITAB
Par chance, Minitab a mis au point de puissants outils pour vous permettre d'exploiter vos données en toute simplicité.
Parmi eux :
Minitab Statistical Software vous permet d'utiliser des modèles révolutionnaires d'analyse prédictive, comme TreeNet® et Random Forests® afin de fournir des renseignements approfondis sur vos données. Que vous souhaitiez comparer le profil de risque pour l'assurance de biens de deux parcs commerciaux contigus, ou signaler une fraude relative à un risque particulier, ces puissants outils d'analyse prédictive vous offrent une meilleure compréhension de vos données.
Minitab Model Ops vous permet de déployer les modèles que vous créez dans Minitab Statistical Software. Ainsi, à l'aide d'entrées dans un formulaire Web, vous pouvez obtenir de nouvelles prévisions de votre modèle en un rien de temps. Par exemple, il suffit de quelques entrées dans un formulaire Web pour générer une prévision à partir d'un modèle puissant qui vous permet d'établir un devis pour un nouveau client.
Vous voulez en savoir plus sur les solutions d'analyse prédictive de Minitab ?
DERNIÈRES RÉFLEXIONS
Pris séparément, chacun de ces outils est puissant, mais ensemble, ils le sont encore plus. Vos outils Minitab préférés vous aident à extraire plus rapidement et plus facilement les renseignements dont vous avez besoin de vos données.
Contactez l'équipe Minitab pour échanger sur vos besoins
Sources (en anglais) :
1 : Lemonade : How Our Newest Predictive Model Can Take Us to the Next Level of Precision Underwriting and Pricing
2 : McKinsey : How Data and Analytics Are Redefining Excellence in P&C Underwriting
3 : LUT University : Predicting the Customer Churn with Machine Learning Methods - CASE: Private Insurance Customer Data
4 : Springer Link : Risk Prediction in Life Insurance Industry Using Supervised Learning Algorithms